現象学的AIとは何か？フッサール・ハイデガーの時間論がエージェント設計を変える理由
TransformerのFew-shot学習を飛躍的に向上させるメタ可塑性：脳に学ぶ次世代AI技術
メタ可塑性がFew-shot学習に革命をもたらす理由人工知能の分野において、少数のデータから効率的に学習する「Few-shot学習」は、人間の学習能力に近づくための重要な課題です。しかし、従来のTransformerモデルは大量のデータに依存し、少数例からの迅速な適応や長期的な知識保持に課
メタ可塑性がFew-shot学習に革命をもたらす理由人工知能の分野において、少数のデータから効率的に学習する「Few-shot学習」は、人間の学習能力に近づくための重要な課題です。しかし、従来のTransformerモデルは大量のデータに依存し、少数例からの迅速な適応や長期的な知識保持に課
はじめに私たちの脳は、新しい経験から学習しながらも、過去の記憶を保持し続けるという絶妙なバランスを保っています。この「学習と安定性の両立」を可能にしているのが、**メタ可塑性（metaplasticity）**という脳の仕組みです。メタ可塑性とは、シナプスの可塑性（学習しやすさ）そ
破局的忘却とは何か？AIが直面する記憶の問題人工知能システムが新しい情報を学習する際に、これまでに蓄積した知識を急激に失ってしまう現象を**破局的忘却（catastrophic forgetting）**と呼びます。この現象は、標準的な人工ニューラルネットワーク（ANN）がタスクを逐次学習
人工知能技術の発展において、従来のデジタル処理とは根本的に異なるアプローチとして注目されているのがニューロモルフィックコンピューティングです。特に近年、生物学的な脳の高度な学習機能である「メタ可塑性」をハードウェアレベルで実現する研究が急速に進展しています。この技術は、AIシステムの学習効率と適応